财务大数据分析 课件 项目三 Python 在财务数据分析中的应用

项目三

Python在财务数据分析中的应用《财务大数据分析》课程JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院财务大数据分析课程团队

目录任务一大数据对会计行业的影响任务二大数据在财务分析中的操作步骤JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务二财务数据与python数据类型1.了解大数据对会计行业的影响；

2.了解财务数据与Python数据类型；

3.掌握大数据在财务分析中的操作步骤。学习任务JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务一

大数据对会计行业的影响JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院大数据与财务会计随着大数据分析技术的进步，有两个重要趋势影响着财务会计。首先，越来越多的非结构化数据被整合到财务信息系统中。例如，文本、视频、音频等数据与传统数据紧密结合在一起。因此要求会计人员掌握大数据分析技术，以便处理大量可用数据，包括自动挖掘数据(如顾客购买、点击跟踪及用户评论、点击数据分析等)。一大数据与财务会计其次，公允价值评估是对大数据有实质性影响的一个领域。专门从事收集各种来源数据及评估数据的数据服务公司利用大数据评估资产与负债公允价值，以减少公允价值评估中的主观假设。一大数据与管理会计二

大数据同样也给管理会计提出挑战。管理会计师正在学习和掌握数据科学和分析技术，以提高其公司的绩效，并利用该技术来改善其组织的数据治理和分析能力。在一项“洞察到影响，释放大数据机遇”的报告中，透露了3个相关的影响。首先，86%的被调查从业人员认为“他们的企业正在从数据中获得有价值的见解”。其次，会计专业人员必须从企业数据分析支持者转换为业务合作者，为企业创造价值，同时培养基于依赖数据而不仅仅是基于管理意见的决策文化。最后，随着越来越多的企业将敏感数据放在云上，而这易于受黑客攻击，这就要求管理会计人员必须掌握计算机及网络相关安全技术。大数据与管理会计二根据IMA的研究，公司部署大数据的速度甚至超过了其他一些热门技术，与竞争对手相比，使用前沿数据分析的公司可以拥有显著的优势。随着大数据分析工具的发展，所有组织(无论规模大小)都必须开始走数据分析之路，以保持竞争力。数据可视化技能对于管理会计师至关重要。管理会计师的重要作用应是充当数据科学家与管理层之间的桥梁。管理会计师以可行的方式将数据分析结果传达给管理层。大数据与管理会计二大数据分析也可以改善公司绩效管理系统。例如，制造行业企业的财务和会计团队可以从金融数据服务提供商那里获得基准指标，衡量公司的业绩是否低于同行业平均水平，或者坏账率是否高于同行业水平。通过采用大数据分析，公司可以实施全面管理系统来替代传统的管理系统。例如，公司可以利用大数据分析新的激励政策或绩效管理措施是否有效，以提高员工效率。审计人员正面临着来自常规业务的大量的结构化数据(如总账或交易数据Excel表格)和来自非传统数据源(如新闻媒体、电子邮件和社交媒体)的大量非结构化数据(如数据库中的电子邮件、语音或自由文本字段、Wi-Fi传感器、电子标签等)的挑战。大数据与审计三审计过程正逐渐从基于样本的审计转变为由数据驱动的全面审计，在大数据和预测分析的帮助下，注册会计师能够更好地进行风险识别和预测未来的风险，建议客户采取必要举措。随着一系列大数据分析工具的出现，审计师可以使用大数据分析来降低审计成本并提高盈利能力。例如，使用自动化审计来替代人工审计。借助大数据技术的自动数据收集和基于规则的分析技术来识别错误。审计师可以分析结构化和非结构化数据，以识别潜在的交易异常(如未经授权的支出)、行为方式(如分期付款以绕过交易限额)和进行未来趋势预测；将数据分析集成到审计流程中，以便提高审计质量。大数据与审计三（1）由于交易数据的数字化和数据分析成本的降低，全面审计将比传统采样更为可行。三以下四个示例可说明大数据分析将如何影响审计。（2）随着大数据的出现，审计师的角色将从报表担保转变为数据担保。大数据与审计三以下四个示例可说明大数据分析将如何影响审计。（3）审计师需要使用文本分析技术来管理非结构化数据，如财务报告的管理讨论和分析财务报告中的文本部分。(4)利用大数据技术开发标准化的数据模型，管理层、内部审核员和外部审核员可以利用数据模型进行审计增强分析，这将进一步提高审核过程的及时性和有效性。大数据与审计大数据时代也有可能极大地改变会计标准。一些人认为当前的会计标准是时代的产物，高昂的传输成本和缓慢的数据收集速度可能已经过时了。在大数据时代，会计准则应该侧重于数据而不是表示。2015年，美国学者约翰·彼得·克拉海尔(JohnPeterKrahel)和安永退休的合伙人威廉·R.泰特拉(WilliamR.Titera)提出，会计标准将必须能处理数据库的内容及被授权的数据提取集，但不得处理特定的账户披露规则。四大数据和会计标准由于大数据时代的会计标准将要求会计对可用数据负有更多责任，未来的会计准则必须在披露需求与保护敏感数据之间取得平衡。IT公司信息时代(InformationAge)预测，到2024年，基于标准的信息数据将在公开交易市场上出售和交易。会计师需要采用信息数据资产价值的概念。早在20世纪90年代，美国高德纳咨询公司的道格·兰尼(DougLaney)就创造了“信息经济学”，并将信息经济学和信息原理描述为一种资产，需要在账簿中对其进行管理、估价和核算。这一假设也正在成为现实。四大数据和会计标准THANKSFORWATCHING感谢欣赏

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Python在财务数据分析中的应用《财务大数据分析》课程JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院财务大数据分析课程团队

目录任务一大数据对会计行业的影响任务二大数据在财务分析中的操作步骤JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务二财务数据与python数据类型1.了解大数据对会计行业的影响；

2.了解财务数据与Python数据类型；

3.掌握大数据在财务分析中的操作步骤。学习任务JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务二

财务数据与python数据类型JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院数字数字可以分为整数和浮点数两种。一1、整数这里的整数相当于数学中的整数概念，包括正整数、0、负整数。整数的英文为integer，简写作int。数字一2、浮点数浮点数，相当于数学中的小数，不受长度的限制，它比整数多了一个小数点。浮点数的英文是float，与整数(int)不同，浮点数没有简写。字符串二字符串，顾名思义，就是由一个个字符连接起来的组合。组成字符串的字符可以是数字、字母、符号、汉字等。字符串的内容须置于引号内，引号可以是单引号、双引号或三引号，且必须是英文状态下的引号。Python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符及其他特殊字符，其写法是一对连续的单引号或者双引号(通常都是成对使用)。字符串的英文为string，简写为str。二1、字符串截取字符串是一种字符的序列，序列中的每个元素都会分配一个数字，称为索引值，也可以叫作下标字符串是“PYTHON”，一个字符就是长度1。从左到右索引视为正索引，默认从0开始，依次往下排；从右到左索引视为负索引，默认从-1开始。所有的字符都按照这个规律去排列，即索引值。字符串二通过公式name_new=name[开始索引：结束索引]，就可以读取字符中的任意片段。具体看代码，就可以很好地理解，如图所示。字符串在读取时，截取的字符串包含左边界，也就是开始索引的位置，但是不包括右边界，也就是结束索引的位置。那如果只写开始索引或者结束索引可以运行吗？我们来看看代码的运行结果二2、字符串合并字符串的合并是使用运算符“+”进行连接的，可以使用“+”进行多个字符串的连接字符串二3、字符串的一些常用内建方法字符串除了字符截取、合并，在Python中还可以使用字符串的内建函数对指定的字符串进行处理。运算符的作用是通过给出的一个或多个值来产生另一个值。举个简单的例子，1+2=3.例中“1”和“2”被称为操作数，“+”被称为运算符。运算符用于对变量和值执行操作。Python计算常用的运算符有算数运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符。Python中的运算符三1、算数运算符Python中的运算符三2、赋值运算符Python中的运算符三3、比较运算符字符串(str)、整数(int)、浮点数(float)这三种数据类型之间是可以相互转换的。四数据类型转换1、str()函数str()函数能将其他数据类型转成字符串，就意味着这个数据不管是整数还是浮点数，只要放到括号里，这个数据就能变成字符串类型我们只需通过str()函数就可以将整数7转为字符串类型的7，然后以“+”成功拼接。四数据类型转换2、int()函数int()函数能把符合整数规范的字符串类数据转为整数言下之意，文字形式、小数形式的字符串是不能用int()函数强制转换的。注意：浮点形式的字符串不能使用int()函数，但是浮点数是可以被int()函数强制转换的。对于浮点数用int()函数取整处理时，计算机可不是同我们平时对小数四舍五入的处理方法一样，它直接抹零四数据类型转换3、float（)函数float()函数可以将整数和数字形式的字符串转为浮点类型THANKSFORWATCHING感谢欣赏

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Python在财务数据分析中的应用《财务大数据分析》课程JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院财务大数据分析课程团队

目录任务一大数据对会计行业的影响任务三大数据在财务分析中的操作步骤JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务二财务数据与python数据类型1.了解大数据对会计行业的影响；

2.了解财务数据与Python数据类型；

3.掌握大数据在财务分析中的操作步骤。学习任务JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院任务三

大数据在财务分析中的操作步骤JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江苏信息职业技术学院明确思路明确数据分析的目的及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点，目的不明确将会导致方向性的错误。当目的明确后，就要建立分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析、需要从哪几个角度进行分析、采用哪些分析指标等。一明确思路只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。在大数据分析工作开始之前，必须从业务角度了解项目目标和需求，明确需要分析的问题或目标。这一步其实就是具体化分析的内容，把一个需要进行数据分析的事、件拆解成一个又一个小指标，这样一来，就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体、系化，也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么、后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。所以体系化就是让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等。一收集数据二收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式。1、数据库每个公司都有自己的业务数据库，存放自公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。收集数据二2.公开出版物可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。3.互联网随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。收集数据二4.市场调查市场调查是指运用科学的方法，有目的地系统收集、记录、整理有关市场营销的信息和资料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观、正确的数据资料。市场调查可以弥补其他数据收集方式的不足。处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。处理数据三处理数据三1、数据整理与清洗我们可以使用多种工具来组织数据。当显示一个小的数据集时，你可以使用Excel，但是对于更复杂的工作，你可能希望使用更严格的工具来探索和准备数据。我们建议使用R语言、Python、商业Bi等工具来帮助准备清理数据。你应该确定关键要素以帮助对数据进行分类。处理数据三浏览数据集时，请查找数据中的错误。它可以是遗漏的数据、逻辑上没有意义的数据、重复的数据甚至拼写的错误。这些缺失的变量需要进行修改，以便正确清除数据，提取、转换、加载(ETL)——在将数据加载到沙箱之前，它会根据一组业务规则转换数据。提取、加载、转换(ELT)——将数据加载到沙箱中，然后根据一组业务规则对其进行转换。提取转换、加载、转换(ETLT)——它是ETL和ELT的组合，具有两个转换级别。处理数据三2、数据合并数据可能分布在多个数据集上，需要通过公共字段(如日期或账号)将数据连